「理論オタク」から「コンピューティングスター」へ: FHE の台頭と将来のビジョン
今日、$Swarmsのパフォーマンスは大きな注目を集めています。 AI エージェントへの資金提供が再開されるにつれ、Swarms は 2025 年の AI ストーリーにおけるトップ アプリケーションの 1 つになりつつあります。市場観測者は、Swarmsのトークン経済システムはまだ完全には実装されていないが、計画は明確で明確であると一般的に考えています。システムがオンラインになると、トークンの採用率と付加価値の応用シナリオが大幅に増加します。 AI が Web2 と Web3 の交差点から二次資金を引き付ける重要なセクターへと急速に成長するにつれ、Swarms はその過程で業界横断的なスター プロジェクトになると期待されています。
暗号の世界では、完全準同型暗号（FHE）は長年埋もれていた天才のようなもので、ようやく表舞台に登場し、ますます注目を集めています。 Shiba Treat プロジェクトの最近の IPO の成功により、FHE トラックにさらなる注目が集まったことは特筆に値します。 Shiba Treat は、完全準同型暗号化と分散型アプリケーションを組み合わせることで、多数の投資家や開発者の注目を集め、FHE 技術を学術研究から商用アプリケーションに移行する新たな段階を示しました。
FHEの背景
FHE は 1978 年に初めて提案されましたが、計算が複雑であったため長い間実際には使用できず、理論段階にとどまっていました。学問上の理想主義者たちはそれを高く評価してきたが、それは常に象牙の塔の制約を打ち破ることができない理想化された「理論オタク」のようなものだった。
2009 年になってようやく、クレイグ・ジェントリーが実現可能な FHE モデルを提案し、それまでの技術的制限を打ち破り、FHE を「冷たい理論」から実際に適用できる「技術的なダークホース」へと徐々に変化させました。この画期的な進歩は、クラスで平均的な成績で怠惰な生活を送っていた生徒が突然センセーションを巻き起こし、科学界の新たな寵児になるようなものです。
FHE技術のブレークスルーと応用
FHE の動作原理は、鮮明な比喩を通して理解できます。処理する必要のある金塊があるが、その過程で作業員が金塊を盗むことを望まないとします。そこで、金は密閉された透明な箱に入れてロックし、作業員が手袋を着用した状態でのみ操作できるようにします。たとえ作業員が操作できたとしても、金は持ち去られず、箱によって金の完全性が保証されます。ボックスは暗号化アルゴリズムを象徴し、ロックは鍵を表し、ワーカーは暗号化計算のオペレーターであり、暗号化されたデータは金です。このように、FHE は暗号化された状態でのコンピューティングを可能にし、データのプライバシーを確保するだけでなく、複雑なコンピューティング タスクも実行します。
FHE の優れた点は、データを最初に復号化することなく、暗号化された状態でデータに対して計算を実行できることです。金庫内のファイルを開かずに変更できると想像してみてください。個人のプライバシーと企業データにとって、FHE は間違いなくデータを保護するための強力な防御線です。データのプライバシーを確保しながら、データ操作が漏洩せず、整合性が維持されることも保証できます。
FHE の主な応用シナリオは次のとおりです。
データプライバシー保護: 医療や金融などの分野では、機密データのセキュリティが非常に重要です。FHE はデータを公開せずに計算を実行できます。
クラウド コンピューティングとビッグ データ: データ処理はクラウドで行われることが多く、FHE はコンピューティング プロセス中のデータのプライバシーを確保できます。
スマート コントラクト: Web3 分野では、FHE によりスマート コントラクトが契約内容を実行し、プライバシーを確保しながらデジタル資産を管理できるようになります。
FHE エコシステム: インフラストラクチャからアプリケーション プロジェクトまで
FHE 技術の継続的な発展に伴い、この分野を探求し、そのアプリケーションの実践と開発を促進するプロジェクトがますます増えています。 FHE は暗号化されたデータの計算に限定されず、クラウドコンピューティング、Web3、AI、プライバシートランザクション、量子耐性など多くの分野で広く使用されています。代表的な FHE プロジェクトを以下に示します。
座間
FHE テクノロジーの先駆者として、Zama は TFHE と fhEVM を立ち上げ、暗号通貨分野における FHE の焦点を定めました。 Zama は、完全準同型暗号化ソリューションを提供することで、EVM (Ethereum Virtual Machine) 互換ブロックチェーン上での FHE の適用を可能にします。
フェニックス
Fhenix は、FHE アクセラレータと仮想マシン (VM) を使用してデータ暗号化計算を実行し、Ethereum (ETH) 上に FHE L2 (第 2 層) ソリューションを実装します。
マインドネットワーク
完全準同型暗号化技術を通じて、分散型 AI アプリケーション向けのプライバシー保護ソリューションの提供に重点を置いています。このプラットフォームは、FHE 暗号化方式を使用して、ユーザーデータのプライバシーを保護しながら AI アルゴリズムのトレーニングと推論を可能にし、機密データの計算と分析を安全かつ透明にします。 Mind Networkは暗号化されたデータの計算を行うだけでなく、分散型のフレームワークの下でAIアプリケーションの開発を促進します。
柴犬のおやつ
最近、Shiba Inu チームは、完全準同型暗号化 (FHE) テクノロジーと機能トークン $Treat を導入してエコシステムに新たな価値と機会をもたらし、1,200 万ドルの資金を調達しました。このイノベーションは、データプライバシー保護とブロックチェーン技術を組み合わせて、エコシステムの運用効率を向上させます。 FHE は、データのプライバシーを確保しながら複雑な計算を可能にします。 $TreatはWeb3分野だけでなく、Web2分野にも積極的に進出し、将来的には国境を越えた決済のツールとなる可能性のある、現実世界に適した決済システムの構築を目指しています。
プライベートAI
Privasea AI は FHE テクノロジーを使用して、ユーザー データとのやり取り中に AI が「見えない」状態になることを保証し、プライバシーの漏洩を回避しながら AI とのシームレスなやり取りを実現します。同社の本人確認アプリ #ImHuman は、顔認識技術を組み合わせてユーザーの本人確認を行い、FHE 技術を使用して本人確認プロセス中にデータが常に暗号化されるようにします。
日焼け止め
Sunscreen は、Rust の完全準同型コンパイラをベースに、ブロックチェーン アプリケーションに暗号化されたコンピューティング機能を提供し、ユーザーのプライバシー保護を実現することに取り組んでいます。
オクトラネットワーク
Octra Network は、FHE と高次準同型暗号化 (HFHE) をサポートし、データのプライバシーとセキュリティの強化に重点を置いた、分離された実行環境のブロックチェーンです。
これらのプロジェクトは、FHE 暗号化スマート コントラクト、プライベート チェーン コンピューティング、データ暗号化ストレージ、プライバシー保護トランザクションなど、インフラストラクチャ構築から特定のアプリケーションまで、さまざまな分野をカバーする FHE テクノロジの多様なアプリケーション シナリオを実証します。
FHEとAIの連携の未来
FHE テクノロジーの多くの応用分野の中で、AI とマルチエージェント システム (MAS) は最も有望な方向性の 1 つです。 Mind Network は、FHE と AI の組み合わせ、特にマルチエージェント システムへの応用を積極的に推進しています。マルチエージェント システムとは、複数の AI エージェントが連携して複雑な問題を解決し、協力を通じて効率を向上させる共同フレームワークです。しかし、エージェント間の信頼と協力を維持しながら、計算プロセス中にデータが漏洩しないようにすることは、この目標を達成するための大きな課題のままです。
Mind Network は、FHE を通じてマルチエージェント システムに安全で効率的なソリューションを提供します。このソリューションでは、機密情報のプライバシーを確保するために、処理中はすべてのデータが暗号化されたままになります。具体的には、Mind Network の FHE ソリューションは次のことを保証します。
データ保護: 計算プロセス中でも、機密情報の漏洩を防ぎ、データのプライバシーを確保するために、データは常に暗号化されたままになります。
安全なコンセンサス: AI エージェントは暗号化された結果を送信し、FHE ネットワークはその結果の正確性と一貫性を検証して、最終的なコンセンサスが安全で信頼できるものであることを保証し、機密情報の漏洩を回避します。
効率的なコラボレーション: FHE テクノロジーにより、複数のエージェントが機密情報を公開することなくコラボレーションし、複雑なタスクを効率的に処理できます。
Mind Network のテクノロジーは、マルチエージェント システムのセキュリティとプライバシー保護機能を向上させるだけでなく、AI エージェント間の効率的なコラボレーションを促進します。たとえば、金融分析アプリケーションでは、Mind Network は FHE を使用して、プロセス全体を通じてデータが暗号化され、機密データのプライバシーとセキュリティが保護されるようにします。
群集と FHE の組み合わせ: AI マルチエージェントコンセンサスの推進
FHEとマルチエージェントコラボレーションの最新の進歩もSwarmsによって公式にサポートされていることは言及する価値がある。Swarmsチームは、特にRustプログラミング言語とFHEを利用したコンセンサススキームにおいて、AIエージェントとSwarmシステムの機能を積極的に推進している。の組み合わせによります。 Swarms は、FHE テクノロジーを採用することで、複数のエージェントがデータを公開することなく共同作業できる暗号化コンピューティング コンセンサス フレームワークを構築しています。
具体的には、Swarms-rust プロジェクトは、より効率的で信頼性の高いクロスプラットフォーム アプリケーション開発を提供することを目的として、Swarms チームによって Rust 言語で再実装されたマルチエージェント オーケストレーション プラットフォームです。特に優れた点は、複数のエージェント間で情報を安全に交換し、FHE テクノロジーを通じて暗号化されたコンセンサスを達成できることです。プロジェクトの特徴は次のとおりです。
AI コンセンサス: 複数のエージェントが、モデルとデータのセキュリティを確保しながら、暗号化されたデータ集約とコンセンサス メカニズムを通じて一貫した決定を下します。
エージェント間のコラボレーション: 複数のエージェント間で安全かつ暗号化されたデータ交換を可能にし、情報のプライバシーを確保します。
自律性: 分散型の自律的な意思決定をサポートし、人間の介入を減らし、インテリジェント エージェント間の自律的なコラボレーションを実現します。
Swarms チームは、FHE は効率的で安全なマルチエージェント合意ソリューションを実現するための重要な技術の 1 つであり、エージェント モデルの知的財産権を保護し、トランザクション決定の信頼性を確保する上で重要な役割を果たすと明言しました。たとえば、取引の分野では、複数の専門エージェントが独自のプライベートモデルに基づいて意思決定を行い、暗号化されたコンセンサス投票を通じて最終的により信頼性の高い結果に到達できるため、意思決定の精度と信頼性が大幅に向上します。
要約する
幅広い応用が期待される技術として、FHE はデータ処理の方法を大きく変えています。ブロックチェーンから AI、クラウド コンピューティングからプライバシー保護まで、FHE はプライバシーを確保しながらデータ コンピューティングを実行する新しい方法を提供します。 FHE 技術が成熟するにつれて、ますます多くのプロジェクトやプラットフォームがそれを実際のシナリオに適用し、暗号化技術の進歩と革新を促進しています。
このプロセスにおいて、マインドネットワークは、FHE と AI を組み合わせた先進的な技術によって大きな可能性を示しました。 Mind Network は、マルチエージェント システムに安全で効率的な暗号化コンピューティング サポートを提供することで、データ プライバシー保護を強化するだけでなく、AI コラボレーションにおけるイノベーションも促進します。同時に、Swarms チームは FHE を通じてマルチエージェントコラボレーションの機能をさらに推進し、より安全で効率的なコンセンサスフレームワークを構築しました。 FHE 技術のさらなる発展に伴い、AI と暗号化技術の統合は将来のデジタル世界における重要な発展トレンドになるでしょう。
